Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Zastosowanie algorytmu optymalizacji rojem cząstek do znajdowania ekstremów globalnych wybranych funkcji testowych

Figielska E., Wiatrak M.

Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki

|

2015

|

nr 13

7--19

PL

Praca dotyczy zastosowania algorytmu optymalizacji rojem cząstek do znajdowania ekstremów globalnych dla wybranych funkcji jedno i wielomodalnych. Na podstawie wyników eksperymentu obliczeniowego wyłoniono warianty ustawień parametrów algorytmu zapewniające jego największą skuteczność.

EN

In this paper, we present the particle swarm optimization algorithm for finding the global extrema of several single and multimodal functions. The values of the algorithm parameters which ensure its best performance are determined on the basis of the computational results.

2

Estymacja czasów wykonywania algorytmu sterującego w zależności od platformy sprzętowej na użytek diagnostyki obiektu mechanicznego

Kozłowska A.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2013

|

R. 59, nr 5

466--469

PL

Opracowanie systemów sterowania obiektami mechanicznymi polega na znalezieniu kompromisu między szybkością działania, a wymaganą dokładnością i jest zagadnieniem o dużej złożoności obliczeniowej. W artykule przedstawiono różne implementacje algorytmu Optymalizacji Rojem Cząstek PSO (ang. Particle Swarm Optimization), który stworzono w celu uzyskania minimalnego czasu obróbki przy zachowaniu zadanej dokładności odtwarzania trajektorii ruchu. Jego działanie zostało porównane w językach: C, C++ i C# oraz na procesorze i karcie graficznej. Z przeprowadzonych badań wynika, że dla małej liczby punktów obliczenia na karcie graficznej są wolniejsze niż na procesorze.

EN

: Finding the compromise between speed and accuracy is the most important problem in designing control systems. This is a problem of high computational complexity. The paper presents implementation of the algorithm PSO (Particle Swarm Optimization) whose action has been compared in several programming environments (C / OpenCL and C # / Cloo and in C + +) and hardware platforms (CPU and graphics card processor - GPU). PSO is able to achieve the minimum processing time and best possible mapping of a given trajectory. To compare the speed of the PSO algorithm there was made a measurement of the time of test function minimization. The paper describes three test functions commonly used to test the optimization effectiveness. The results show that for a small number of points the calculations on a graphic card are slower than those performed on the CPU. The appropriate use of available parallel computing technologies can significantly improve the characteristics of a multi-axis machine and the expenses incurred for optimization of the PSO can quickly result in important profits. It should be noted that optimization of the processing speed is most needed where the treatment is most complicated. The profit will be negligible for simple trajectories. In special cases, the optimization may extend the processing time without apparent improvement of the characteristics of trajectory mapping.

3

Performance of some novel optimization algorithms

Chwastek K., Najgebauer M., Szczygłowski J.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2012

|

R. 88, nr 12b

191-193

EN

Three global optimization algorithms are tested against some chosen benchmark tests with known minima. Particle Swarm Optimization yields results closest to the sought minima, but is also the slowest algorithm. The hybrid Simplex-Simulated Annealing approach requires fine-tuning of its settings in most cases.

PL

Przetestowano zachowanie trzech algorytmów optymalizacji globalnej wykorzystując wybrane zadania testowe o znanych minimach globalnych. Optymalizacja metodą roju cząstek daje rezultaty najbardziej zbliżone do poszukiwanych, lecz równocześnie jest to najwolniejszy algorytm z rozpatrywanych. Podejście hybrydowe simpleks - symulowane wyżarzanie wymaga dostrajania swoich parametrów w większości przypadków. (Ocena wybranych nowoczesnych algorytmów optymalizacji).